opencv第十六课:超大图像二值化
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超大图像二值化方法研究
1.可运用分块处理的方式;2.首先进行缩放操作并实施二值化处理,随后恢复原始尺寸。
一:针对超大图像的二值化问题,可采取分块处理的策略
#导入cv模块
import cv2 as cv
import numpy as np
#超大图像二值化
def big_image_binary(image):
print(image.shape) #超大图像,屏幕无法显示完整
cw=256
ch=256
h,w=image.shape[:2]
gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #要二值化图像,要先进行灰度化处理
for row in range(0,h,ch):
for col in range(0,w,cw):
roi=gray[row:row+ch,col:cw+col]#获取分块
print(np.std(roi),np.mean(roi))
ret,dst=cv.threshold(roi,
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